基于改进Yolov5的遥感光伏检测算法

针对遥感光伏图像分辨率高、环境噪声较大以及背景复杂等问题,提出了一种改进Yolov5目标检测模型,以实现对光伏电厂的定位。首先,在主干特征提取网络的卷积层中添加CA(Coordinate Attention)坐标注意力机制提高网络特征的学习能力;其次,将Ghostconv网络结构加入到Backbone中,用Ghostconv网络模块替换Conv网络模块;设计新的GhostC3网络代替原来的C3网络模块,提高模型的学习效率;最后,将损失函数由GIoU＿Loss函数改为SIoU＿Loss函数。实验结果表明,相比原Yolov5方法,改进算法的平均精度均值mAP、精准率和召回率分别达到了97.5%、98.9%和94.9%,提升了1.8%、1.7%和5.8%,验证了该算法对光伏检测具有很好的效果。